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    郵報:阿森納已開始運用AI預防傷病、洞察戰(zhàn)術、尋找轉會目標

    發(fā)布時間:2025-11-18 08:15:00   閱讀:  次

    根據(jù)《每日郵報》的最新報道, 阿森納已經開始使用人工智能技術識別疲勞、預測受傷,并且還用于引援。

    據(jù)報道,阿森納正在構建一些可能重新定義他們未來的東西,這不是一種新的陣型或戰(zhàn)術調整,而是一場情報革命。俱樂部擴大了他們的數(shù)據(jù)科學部門,并投入資金建設尖端的人工智能(AI)基礎設施。

    這些工具現(xiàn)在正塑造著從識別符合阿爾特塔戰(zhàn)術理念的球員到預測傷病發(fā)生之前的一切,AI技術是精英俱樂部中的最新革命,他們都在爭相通過數(shù)據(jù)和機器學習尋找競爭優(yōu)勢,而阿森納則希望將自己定位為先鋒之一。

    邏輯很簡單,在一個賽季中,多進一個球或預防一次傷病可能值幾分——甚至可能是通向獎杯的最后一步,就在上周,阿爾特塔謹慎地暗示了俱樂部對人工智能的悄然采用,他表示:“它已經被用于許多事情和許多流程,不僅可以幫助一支球隊,還可以幫助整個組織。”

    “它會改進并為我們提供良好的見解,或者至少是一些值得思考的東西,我不是專家,但這是一個有價值的工具,我們開發(fā)了一些我們認為可以幫助我們更好地了解自己、評估我們所做之事以及可以改進之處的東西。”

    阿森納最重要的發(fā)展之一是其性能模型——由內部開發(fā)的定制化、人工智能驅動的工具。每天,俱樂部都會收集大量數(shù)據(jù)——例如訓練中的GPS追蹤、比賽統(tǒng)計數(shù)據(jù)、恢復時間、沖刺記錄、生物力學指標,甚至是訓練期間的微小動作。

    這些人工智能系統(tǒng)不是依賴視頻片段或靜態(tài)的賽后分析,而是攝取數(shù)以萬計的數(shù)據(jù)點,涵蓋訓練和比賽。每個數(shù)據(jù)集都輸入到經過訓練的模型中,以回答人類無法解答的具體問題——從識別疲勞模式到預測受傷風險。

    本質上,這項技術使阿森納能夠為即將發(fā)生的事情做好準備,而不僅僅是對已發(fā)生的事情做出反應——這是足球運營中微妙但具有革命性的轉變。機器學習是推動這些模型的AI分支,在無形中蓬勃發(fā)展,它發(fā)現(xiàn)肉眼難以察覺的模式。

    與其設定固定規(guī)則,如“如果一名球員跑動少于X米,則表示疲勞”,這些模型基于多年的表現(xiàn)數(shù)據(jù)進行訓練,并自行找出相關性。盡管俱樂部對其方法保密,《每日郵報》了解到,他們的AI監(jiān)控集中在多個關鍵方面。

    其中之一是個體檔案。每名一線隊和青訓營球員都有一個動態(tài)檔案,記錄沖刺機制、恢復率以及疲勞狀態(tài)下生物力學的變化。這使得阿森納能夠優(yōu)化訓練負荷,因為每個球員的身體反應不同,并識別出可以通過定制訓練來針對的優(yōu)點和缺點。

    另一個也是最關鍵的是傷病風險和恢復。這一領域塑造了阿森納最近幾個賽季的表現(xiàn),在2022-23賽季,薩利巴的背部受傷破壞了槍手的爭冠進程,迫使防線重組并暴露了陣容深度不足的問題。然后,上賽季,哈弗茨因腿筋受傷缺陣后,梅里諾被改造成臨時前鋒,再次打亂了阿爾特塔的計劃。

    阿森納的模型旨在預測風險,而不僅僅是應對風險,當數(shù)據(jù)發(fā)出危險信號時,工作人員就會傾聽。通過識別肌肉超載或疲勞的早期跡象——加速輕微下降或可能預示腿筋撕裂的機械不平衡等潛在線索——模型可以標記出可能需要調整工作量的球員。

    例如,在繁忙的比賽階段之前——比如即將到來的14天5場比賽,從周日對陣熱刺開始——系統(tǒng)可能會標記出攜帶較高殘余疲勞的球員,從而促使制定個性化的休息或減少上場時間。重點簡單但至關重要:讓球員保持健康。更少的傷病意味著更多的穩(wěn)定性,而更多的穩(wěn)定性意味著更多的積分。

    阿森納對人工智能的使用不僅限于理療師和表現(xiàn)團隊。在戰(zhàn)術準備中,機器學習工具以微觀細節(jié)剖析對手的模式。它們可以評估邊后衛(wèi)高位壓上時出現(xiàn)的空隙,或中場球員如何應對逼搶觸發(fā)條件。

    這使得分析師能夠提供精確、數(shù)據(jù)支持的見解,例如:“當對方邊后衛(wèi)前插時,中后衛(wèi)與防守型中場之間的空隙會被打開,我們的10號位球員可以利用這一點。”

    引援也發(fā)生了變化,單純根據(jù)進球和助攻評判球員的日子早已過去,阿森納的模型評估的是原始統(tǒng)計數(shù)據(jù)中看不到的更細微特質,例如角色間的適應能力和與阿爾特塔戰(zhàn)術原則的契合度。

    每個位置都有其身體和技術藍圖,詳細說明所需的強度特征。例如,一名邊鋒可能需要在短時間內維持特定的強度水平。這意味著槍手可以識別出那些被低估且完全適合他們風格的球員——在日益數(shù)據(jù)驅動的轉會市場中,這是一個關鍵優(yōu)勢。他們用這個來管理一份潛在球員目標清單。

    在精英層面,投資人工智能和分析不再是可選項。阿森納與眾不同的不僅是他們對技術的采用,還有他們對技術的整合。人工智能貫穿俱樂部的每一層,從青訓發(fā)展到一線隊恢復,近年來,俱樂部加大了數(shù)據(jù)科學家和機器學習工程師的招聘力度,他們現(xiàn)在與分析師和教練并肩工作,將數(shù)字轉化為細微差別。

    然而,人工智能并不是萬能藥。模型的好壞取決于輸入的數(shù)據(jù),而足球仍然充滿不可預測的美妙時刻。個人的靈光一現(xiàn)或裁判的判罰仍可能違背算法。即便如此,阿爾特塔和他的團隊現(xiàn)在比以往任何時候都擁有更多支持直覺的工具。數(shù)據(jù)與直覺的結合是槍手認為下一次飛躍的關鍵所在。

    多年來,他們在阿爾特塔治下的進化在球場上顯而易見。但在幕后,阿森納對人工智能的擁抱已經在數(shù)據(jù)室和數(shù)字儀表板中悄然成形。而這正是它的強大之處。

    它是否能帶來阿森納追尋了二十多年的冠軍頭銜仍有待觀察。但有一點是明確的:一個更聰明、更敏銳的阿森納的基礎已經牢固建立,一個不僅建立在精準之上,還建立在預測之上的未來。

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